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在图片中绘制标记框，并标注标签 1 # 2 import os 3 import xml.dom.minidom 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from matplotlib.image import imread 6 import matplotlib.p 阅读全文
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注：文中代码的目的为解析xml 文件中的内容，输出xml 文件中的数据。 最原始的目的是为了统计数据集中图片标签的类别数。 xml文件内容展示 <annotation> <folder>images</folder> <filename>Czech_000022.jpg</filename> <si 阅读全文
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https://blog.csdn.net/qq_40584960/article/details/83928843 PS：前提是已经安装好 conda 环境 查看当前已经存在的虚拟环境 conda env list 或 conda info -e 激活指定的虚拟环境，Linux source ac 阅读全文
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Citypersons 数据集中是百度云下载的，里面的压缩卷分卷是总数据集的子集，其中只需要解压一次就可以了，无论解压哪个，解压之后的东西都是一样的。 解压之后的文件属性样例 阅读全文
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综述： paddle 的 notebook 常用命令 print 输出不换行 9x9 乘法表输出 常用快捷键 1. print("\n") 会出现两次换行，一个是\n，一个是print自带的 ；最后以end=''，可以实现不换行 print(end='') 2. 输出九九乘法表 for j in r 阅读全文
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参考链接 ：NMS(非极大值抑制) NMS: non maximum suppression 翻译为“非极大值抑制”，为什么不翻译成最大值抑制呢？maximum可以翻译为“最大值”，也可以翻译成“极大值”，所以翻译成极大值或者最大值一定要看这个值的含义。 极大值和最大值的区别就是，极大值是局部最大值 阅读全文
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声明：文章目的只是方便自己之后回顾，无意侵权，若有不合适请留言，会尽快删除。 1. 举例讲解残差单元为什么有效。 来自知乎链接 ：【模型解读】resnet中的残差连接，你确定真的看懂了？ 首先大家已经形成了一个通识，在一定程度上，网络越深表达能力越强，性能越好。不过，好是好了，随着网络深度的增加，带 阅读全文
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转自链接：https://blog.csdn.net/m0_37138008/article/details/102527468 声明：本文只是为方便自己回顾，如有冒犯之处，请留言，会尽快删除。 1. 均方根误差（RMSE） Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏 阅读全文
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链接地址：https://blog.csdn.net/youhuakongzhi/article/details/89198099 CSDN链接 阅读全文
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Point04 数据集： 共有15个人的数据（每个人 2 个文件夹），分为了30个文件夹。 垂直方向：-90、-60、-30、-15、+0、+15、+30、+60、+90，共计 7 个角度，其中 -90 与 90 这两个角度分别都只有 -90+0 和 +90+0 一张图片。 水平方向：-90、-75 阅读全文